Bu şirket, bilgi çalışanlarının zamanını görünür, ölçülebilir ve optimize edilebilir hale getirerek, trilyonlarca dolarlık bir endüstri acısını AI ile çözmeye çalışıyor.
Yazan: Leo, Derin Düşünce Alanı
Hiç düşündün mü, neden imalat sektörü bir otomobilin üretim maliyetini tam olarak hesaplayabiliyor, perakende sektörü her bir ürünün stokunu hassas bir şekilde takip edebiliyor, ancak hukuk büroları, muhasebe firmaları ve danışmanlık şirketleri en önemli kaynakları olan insan zamanını tamamen bilmiyor? Bu soru beni uzun bir süre rahatsız etti, ta ki Laurel'in yeni tamamladığı 100 milyon dolarlık C serisi finansmanı öğrendim. Bu şirket, bilgi çalışanlarının zamanını görünür, ölçülebilir ve optimize edilebilir hale getirerek, değeri trilyonlarca dolara ulaşan bir sektörel sorunu AI ile çözmeye çalışıyor.
Derinlemesine araştırdıktan sonra, Laurel'ın sadece zaman izleme ile sınırlı olmadığını keşfettim. Küresel ilk AI zaman platformunu inşa ediyorlar ve kurucu Ryan Alshak'ın "zaman zekası zorluğu" olarak adlandırdığı sorunu çözmeye çalışıyorlar - bilgi tabanlı sektörlerin zaman yatırımlarını iş sonuçlarıyla doğru bir şekilde ilişkilendirememe sorunu. AI çağında, insan sermayesini nicelendirmenin ve anlamanın önemi "güzel bir ek" olmaktan çıkarak "hayati bir iş gereksinimi" haline geldi. Bu finansman turu IVP tarafından liderlik edildi, GV (Google Ventures) ve 01A katıldı, yeni yatırımcılar arasında DST Global, OpenAI'den Kevin Weil, Alexis Ohanian, GitHub CTO'su Vladimir Fedorov gibi tanınmış kişiler de yer alıyor.
Altı Dakikalık Defter Tutmanın Acısı ve Uyanışı
Sorunun kökeni, profesyonel hizmet sektörünün onlarca yıldır sürdürdüğü çalışma biçimlerine dayanıyor. Avukatlar, muhasebeciler ve danışmanlar, müşterilerin saatlik ücret ödeyebilmesi için çalışma sürelerini altı dakikalık dilimlere kaydetmek zorundalar. Ryan Alshak, avukatlık yaptığı dönemde bu acıyı derinden hissetti: "Yoğun bir Cumartesi akşamında, 500 müşteri için yemek yapan bir aşçı gibi hissediyorum, ama aynı zamanda kullandığım her malzemeyi kaydetmem isteniyor, bu iş akışı hem dikkat dağıtıcı hem de insani açıdan yetersiz."
Bu tür bir hayal kırıklığını anlıyorum. Hayal edin ki, karmaşık bir hukuki analiz tamamladınız ve düşünceleriniz en net durumda, ama ardından durup hatırlamanız gerekiyor: Kaynakları incelemek için ne kadar zaman harcadım? Bu notu yazmak ne kadar sürdü? Müşteriyle konuşurken nelerden bahsettik? Bu zorunlu kesintili çalışma durumu, sadece verimliliği etkilemekle kalmıyor, aynı zamanda profesyonellerin kendilerini bir fabrika işçisi gibi izleniyormuş gibi hissetmelerine neden oluyor, akıl hizmeti sunan uzmanlar değil.
Alshak'ın aydınlanma anı oldukça basit geldi: "Neden makineme işte ne yaptığımı söylemeliyim, neden makineme ne yapmam gerektiğini hatırlatmasına izin vermiyorum?" Bu basit görünen sorunun arkasında, avukatlar, muhasebeciler ve danışmanlar için aslında bir faturalandırma eksikliği sorunu olduğu konusunda sezgisel bir içgörü yatıyor; çünkü tamamlanmış birçok işi unutuyorlar. Alıcıların (şirketlerin) daha fazla kar elde etmesini sağlarken, kullanıcıların (profesyonellerin) zamanından tasarruf etmelerini sağlamak, bir şirket kurmanın mükemmel temelidir.
Bu acı noktası düşündüğümden çok daha yaygın. Laurel'ın verilerine göre, profesyoneller günde ortalama 28 dakikadan fazla faturalandırılabilir süreyi geri kazanabiliyor, bu süre daha önce kayıt eksiklikleri nedeniyle kaybedilmiş. Saatlik 375 dolarlık ortalama ücretlendirme standardına göre, bu her profesyonelin şirkete günde 175 dolar ek gelir sağlaması anlamına geliyor. Yüzlerce profesyoneli olan büyük firmalar için bu rakam oldukça şaşırtıcı.
AI'nin Zaman Takibini Yeniden Tanımlayan Dört Anahtarı
Laurel'ın çözümü oldukça sezgisel görünüyor, ancak gerçekte inşa etmek son derece karmaşık bir teknik zorluktur. Gerçekten uçtan uca zaman çizelgesi otomasyonu sağlamak için dört temel teknik sorunun çözülmesi gerektiğini öğrendim; her birinin oldukça yüksek bir teknik engeli var.
İlk zorluk, dijital ayak izinin izlenmesidir. Laurel, kullanıcıların kullandığı her dijital uygulama ile entegre olabilmelidir; Slack, Microsoft Outlook, Zoom gibi çeşitli iş araçları dahil. AI, profesyonellerin tüm çalışma faaliyetlerini farklı platformlarda "görebildiğinde" onların çalışma izlerini doğru bir şekilde yeniden oluşturabilir. Bu, kullanıcıların dijital iş ortamında, her tıklamayı, her belge düzenlemesini, her telefon görüşmesini kaydedebilen, her yerde bulunan ama tamamen hissedilmeyen bir izleme sistemi kurmak gibidir.
İkinci katman, AI uygulamalarının derin entegrasyonudur. Laurel, bu dijital izleri işlemek için çeşitli AI teknolojileri kullanmaktadır: veri kümeleme algoritmaları ilgili işleri sınıflandırır, makine öğrenimi modelleri işleri ilgili müşterilere ve projelere atar, üretken AI iş tanımları oluşturur ve son olarak işleri kodlama ve sınıflandırma için makine öğrenimi kullanır. Bu, basit bir ChatGPT arayüzü uygulamak değil, profesyonel hizmet iş akışını optimize etmek için özel olarak tasarlanmış bir AI sistemi inşa etmektir.
Üçüncü aşama, insan ve makine iş birliğinin ince dengesidir. Sistem, kullanıcılara bir taslak zaman çizelgesi oluşturur; kullanıcı içerik ekleyebilir, çıkarabilir veya düzenleyebilir. Bu "insan döngüsü" tasarımı hem doğruluğu garanti eder hem de AI'nın sürekli öğrenmesini ve gelişmesini sağlar. Kullanıcının her etkileşimi, sistemi daha akıllı hale getirir ve bu, pozitif bir döngü oluşturur.
Dördüncü adım, mevcut faturalama sistemi ile sorunsuz entegrasyondur. Kullanıcı takvimini onayladığında, sistem verileri otomatik olarak ofisin faturalama sistemine iletecek ve arka plan yönetim işlerini değiştirmeyecektir. Böylece, profesyonellerin çalışma deneyimi "takvim doldurmak" yerine "takvimi gözden geçirmek" haline gelir ve psikolojik yük büyük ölçüde azalır.
Tüm sürecin inceliği, kullanıcılara çalışma alışkanlıklarını değiştirmeleri için zorlamadan, arka planda sessizce çalışması ve sonunda kullanıcıdan yalnızca son onayı istemesidir. Bu tasarım felsefesi derin bir ürün düşüncesini yansıtır: En iyi teknoloji görünmez olmalıdır, karmaşık şeyleri basitleştirmeli ve kullanıcıya yeni öğrenme yükü eklememelidir.
Hukuk Teknolojisi Başarısızlarından AI Çağının Öncülerine
Laurel'ın başarısı kesintisiz olmadı, aslında tamamen bir yeniden doğuş yaşadı. Şirket, 2016 yılında "Time by Ping" adıyla kuruldu, ancak ilk birkaç yıl zorlu geçti. Alshak, iki ana sorunu açıkça kabul etti: hukuki sektöre aşırı odaklanma ve o dönemdeki doğal dil işleme teknolojisinin yeterince olgun olmaması.
Dönüm noktası 2022'de, Alshak'ın OpenAI GPT-3'e erken erişim izni aldığı zaman ortaya çıktı; cesur bir karar vererek tüm çalışmaları durdurdu ve ürünü tamamen yeniden yapılandırdı. Bu, girişimcilik dünyasında son derece nadir bir harekettir; çoğu insan size "asla yeniden inşa etmeyin, sürekli iterasyon yapın" diyecektir. Ancak Alshak, geleneksel bilgeliğe karşı bir yol seçti, bence bu gerçek girişimci ruhunu yansıtıyor - daha büyük bir vizyon için büyük riskler almaya istekli.
ChatGPT'in 2022'nin Kasım ayında piyasaya sürülmesiyle, tüm pazarın AI'ya olan algısı köklü bir değişim yaşadı. Alshak bu dönüşümü şöyle tanımlıyor: "Deli olarak görülen birisinden, şirketlerin yardım istemek için aradığı birine dönüştüm." Bu dramatik dönüşüm, şirketin son 24 ay içinde sıfırdan 26 milyon dolarlık sözleşme değerine patlama yapmasına neden oldu.
Laurel olarak adlandırmak sadece bir marka yenilemesi değil, aynı zamanda şirket kültürü ve temel değerlerin kapsamlı bir güncellenmesini temsil ediyor. Bu ismin seçimi de oldukça anlamlı: Alshak, zamansız bir his veren bir isim seçmek istiyor; tipik bir girişimci ismi değil, 1600'lerde, 2000'lerde ya da 4000'lerde geçerli olabilecek bir isim. "Laurel" (defne) antik Yunan döneminde şiir ve spor alanındaki başarıyı simgeliyordu, bu yüzden insanların zaman çizelgelerine baktıklarında korku ya da baskı yerine gurur duymalarını umuyor.
Bu yeniden doğuş hikayesi beni derinden etkiledi. Hızla değişen bir teknoloji ortamında, bazen en cesur seçimin mevcut rotayı sürdürmek değil, hataları kabul edip tamamen yön değiştirmek olduğunu gösteriyor. Laurel'in örneği, gerçek yeniliğin genellikle bu "her şeyi baştan yapma" kararlılığı ve cesareti gerektirdiğini kanıtlıyor.
Neden şimdi AI zaman yönetimi patlaması için mükemmel bir zaman?
Laurel'in bu noktada bu kadar büyük bir başarı elde etmesinin nedenlerini düşünüyorum, bunun üç ana faktörün mükemmel bir birleşimi ile ilgili olduğunu düşünüyorum: teknolojik olgunluk, piyasa eğitimi ve ticari aciliyet.
Teknik düzeydeki atılımlar temeldir. Geçtiğimiz yıllarda, büyük dil modellerinin yetenekleri karmaşık iş bağlamlarını doğru bir şekilde anlama seviyesine ulaştı. Bu sadece dil anlayışı değil, daha da önemlisi bu modellerin yüksek düzeydeki niyetleri somut, uygulanabilir adımlara ayırabilme yeteneğidir. "Müşteri ABC'nin birleşme ve devralma projesi için bir durum tespiti kontrol listesi hazırlamak" dediğimde, AI'nın bunun hangi hukuki alanları kapsadığını, hangi belge türlerini içermesi gerektiğini, ne kadar sürede tamamlanması gerektiğini anlaması gerekir. Bu tür ince ayrıntılı anlama yeteneği birkaç yıl önce mümkün değildi.
Pazar eğitiminin dönüşümü de bir o kadar kritik. ChatGPT'nin geniş çapta benimsenmesi, en muhafazakâr profesyonel hizmet kuruluşlarının bile AI teknolojisini kabul etmesine neden oldu. İlginç bir fenomen keşfettim: Geçmişte Alshak, 2018 ve 2019 yıllarında avukatlık bürolarına AI satışı yaparken, karşı taraf "Bulut bilişimin gelecekte olup olmadığından emin değiliz, AI'nın ne olduğunu da bilmiyoruz" diyordu. Ancak şimdi, aynı şirketler AI çözümlerini nasıl dağıtacaklarını sormak için kendiliğinden telefon açıyorlar. Bu pazar zihniyetindeki değişim, Laurel gibi şirketler için eşi benzeri görülmemiş fırsat pencereleri yarattı.
Ticari aciliyet, ekonomik ortamın değişiminden kaynaklanmaktadır. Ekonominin sıkılaştığı bir bağlamda, profesyonel hizmet kuruluşları daha önce görülmemiş verimlilik baskısı ile karşı karşıyadır. Müşteriler artık düşük verimliliğe para ödemek istemiyor, sabit ücretli fiyatlandırma modeli giderek yaygınlaşıyor, bu da büroların her bir hizmetin gerçek maliyetini kesin bir şekilde anlamasını gerektiriyor. IVP'nin Ajay Vashee'nin dediği gibi: "Sıkı bir ekonomide para satıyorsanız, birçok gürültüyü kesersiniz." Laurel, işlev satmıyor; somut kar artışı satıyor ve bu her ekonomik ortamda ikna edicidir.
Önemli ama göz ardı edilen bir faktör daha var: AI yatırım getirisi ölçümüne olan ihtiyaç. Şirketler önümüzdeki beş yıl içinde AI'ye 1 trilyon dolardan fazla yatırım yapmayı planlıyor, ancak bu yatırımların etkisini nasıl ölçecekleri hala bir kara kutu. Çoğu şirket anketlere veya kullanım oranlarına dayanarak proxy göstergeler kullanıyor, ancak bunlar yeterince doğru değil. Laurel'in zaman verisi platformu, AI etkisinin ölçümünü nicel ve doğrulanabilir bir şekilde sağlayabiliyor, bu da AI yatırım değerini hissedarlara kanıtlamak zorunda olan şirketler için son derece değerli.
Bu çoklu faktörlerin bir araya gelmesi, Laurel'in hızlı büyümesi için mükemmel koşulları yarattı. Verilere göre, son 12 ayda yıllık tekrarlayan gelirleri %300, kullanım oranları ise %500 arttı ve şu anda ABD, Birleşik Krallık, Avrupa Birliği, Avustralya ve Kanada'daki 100'den fazla önde gelen hukuk, muhasebe ve danışmanlık şirketi ile işbirliği yapıyorlar. Bu rakamların arkasında, bir sektörün köklü değişim baskısı altında toplu bir uyanışı yansıtıyor.
Müşteri Başarı Hikayelerinin Arkasındaki Derin Değer
Her zaman en iyi ürün doğrulamasının müşterilerin gerçek geri bildirimlerinden geldiğini düşündüm ve Laurel bu konuda etkileyici bir performans sergiliyor. Yatırımcı IVP'ye göre, bu, her müşterisinden tam 10 puan müşteri memnuniyeti puanı alan tek şirket. Ancak bu rakamların arkasındaki hikayeye daha fazla ilgi duyuyorum.
Ernst & Young'ün ortaklarından ve vergi dönüşüm lideri Matt Newnes'in geri bildirimi özellikle ikna edici: "Laurel'in zaman akıllılığı yöntemimizi nasıl dönüştürdüğünü bizzat deneyimledim. Geçmişteki manuel zaman kaydı ve girişi süreci şimdi büyük ölçüde teknolojik hale geldi. Laurel sadece çalışanlarımızın çalışma sürelerini daha kapsamlı bir şekilde kaydetmesine yardımcı olmakla kalmadı, aynı zamanda ekibimizin çalışma şeklini daha derinlemesine anlamamıza yardımcı oldu, bu da en iyi uygulamaları tanımlamamızı sağladı ve müşterilere en iyi sonuçları sunmamızı garantiledi. Bu, en etkili AI yatırımlarımızdan biri olduğunu kanıtladı."
Bu metin bana daha derin bir soruyu düşündürüyor: Zaman takibinin değeri yalnızca faturalamanın doğruluğunda değil, aynı zamanda çalışma biçimlerine dair içgörülerde yatıyor. Şirketler, verimli ve verimsiz çalışmalar arasındaki farkı net bir şekilde görebildiklerinde, en iyi uygulamaları standart hale getirip tüm ekibin performansını artırabilirler. Bu tür bir örgütsel öğrenmenin değeri, doğrudan gelir artışından daha önemli olabilir.
Reed Smith Global Hukuk Bürosu'nun Baş İnovasyon Sorumlusu David Cunningham'ın görüşleri de oldukça ilham verici: "Hukuk büroları AI ve sabit ücretlerin etkisini değerlendirirken, daha az çaba ile ayrıntılı zekaya ulaşmak, büro içindeki ve müşterileri için değeri yeniden tanımlamak açısından kritik öneme sahiptir." Buradaki anahtar kelime "ayrıntılı zeka" - kaba zaman istatistikleri değil, stratejik karar vermeyi yönlendirebilecek derin içgörüler.
Hesap firması GHJ'nin yönetici ortağı Tom Barry'nin sözleri beni etkiledi: "Bu platformdan ne kadar ticari içgörü elde edebileceğimizi biliyor musunuz? Şu anda gördüğümüz uzun vadeli bir oyun: bu sadece zaman takibi yapmamıza yardımcı olan bir araç değil." Bu araç düşüncesinden platform düşüncesine geçişin, Laurel'in gerçek rekabet avantajı olduğunu düşünüyorum.
Finansal verilere bakıldığında, Laurel'i kullanan müşteriler, büyük ölçüde profesyonel başına günlük 4 dakikalık ek faturalandırılabilir sürenin yanı sıra sipariş karşılama oranlarında %11-28'lik bir artış nedeniyle kârda %1-4'lik bir artış bildiriyor. Bu rakamlar, Dört Büyük muhasebe firması tarafından yapılan bağımsız denetimlerle doğrulanmıştır. Dahası, profesyoneller manuel zaman girişinde zamanlarının %80'inden tasarruf ederler, bu da iş geliştirme, ilişki yönetimi ve stratejik düşünme gibi yüksek değerli işlere odaklanmalarını sağlar.
Bu başarılı örnekler, bana daha büyük bir tablo gösterdi: Laurel sadece zaman takip sorununu çözmekle kalmıyor, aynı zamanda profesyonel hizmetlerin çalışma şeklinin yeniden tanımlanmasını sağlıyor. Zaman görünür ve optimize edilebilir hale geldiğinde, tüm sektörün verimliliği ve değer yaratma kapasitesi köklü bir şekilde artacaktır.
Zaman Takibinden Zaman Zekasına Üç Aşamalı Vizyon
Laurel'ü araştırırken, Alshak'ın net bir üç aşamalı stratejik vizyona sahip olduğunu fark ettim, bu uzun vadeli düşünme beni etkiledi. Bu basit bir ürün yol haritası değil, tüm bilgi işçiliğinin geleceğine dair derin bir düşünce.
Birinci aşama, makinelerin insanlardan daha etkili ve daha doğru bir şekilde zamanı kaydedebileceğini kanıtlamaktır. Bu aşamanın anahtarı, zamanı kaydetmek zorunda olan sektörleri doğru bir şekilde hedeflemektir; örneğin hukuk, muhasebe ve danışmanlık gibi sektörler. Bu sektörlerin mevcut iş akışları, yüksek uygulama baskısı (zaman kaydedilmeden işin korunamayacağı) ve otomasyon sağlandığında belirgin bir yatırım getirisi vardır. Bu nedenle Laurel, doğrudan tüm bilgi çalışanlarına yönelmek yerine profesyonel hizmetlerden başlamayı seçti.
İkinci aşama daha iddialı: Makine öncelikli olarak üretilen zaman verilerini kullanarak, bu sektörlerin zamanla ücretlendirmeyi bırakıp, sonuçlara dayalı ücretlendirmeye geçmesini sağlamak. Alshak, Charlie Munger'ın sözünü alıntı yapıyor: "Bana teşvik mekanizmasını söyle, ben de sana davranışı söyleyeyim." ABD GSYİH'sinin %20'sini oluşturan sektörlerin teşvik mekanizmalarını yeniden tasarlayabileceğine inanıyor ve bunların üretim faaliyetlerini durdurarak, verimli sonuçlar üretmeye başlamasını sağlayabileceğini düşünüyor. Girdi odaklı bir modelden çıktı odaklı bir modele geçiş, profesyonel hizmetler sektörünün iş modelini tamamen değiştirebilir.
Üçüncü aşama en iddialı olanıdır: Sonuçlara dayalı bir dünyada bile, insanların kendilerine "Zamanımı kaldıraç etkisi olan şeylere harcıyor muyum?" sorusunu sormak için zaman yatırımlarını anlamaları gerekir. Bu aşamanın hedefi, zaman verisinin değerini tüm işletme organizasyonlarına genişletmek, her bilgi çalışanının zaman dağılımını anlamasına ve optimize etmesine yardımcı olmaktır.
Bu vizyonun temel istatistikleri düşündürücü: Ortalama bir bilgi çalışanı günde 9 saat çalışıyor, ancak yalnızca 3 saat kaldıraç değeri yaratıyor. Bu, 6 saatin israf edildiği anlamına geliyor - 3 saat AI ajanının yapması gereken işleri yapmakla, diğer 3 saat ise insanların asla yapmaması gereken işleri yapmakla geçiyor. Küresel bilgi çalışanı sayısı göz önüne alındığında, bu, insanların artık yapmasına gerek olmayan görevlerde 64 milyar yıl zamanın israfına eşdeğer. İşte Laurel'in fırsat alanı.
Bu düşünme şeklinin ilham verici olduğunu düşünüyorum. Birçok girişim, mevcut sorunları çözmeye odaklanıyor, ancak Laurel, mevcut sorunları çözerken aynı zamanda gelecekteki olasılıkların altyapısını da yaratıyor. Zaman verileri sadece daha iyi faturalama için değil, aynı zamanda insan iş gücünü anlama ve optimize etmenin temelidir. AI çağında, bu anlayış daha da önemli hale geliyor, çünkü hangi işlerin makinelere, hangi işlerin insanın benzersiz değerine bırakılması gerektiğini bilmemiz gerekiyor.
AI Çağı Profesyonel Hizmetlerin Tedarik Zinciri Devrimi
Laurel'ı derinlemesine incelediğimde, gerçekten ilginç bir benzetme keşfettim: aslında bilgi çalışmaları için "tedarik zinciri görünürlüğü" inşa ediyorlar. Bu kavram, sektöre dair tamamen yeni bir anlayış geliştirmemi sağladı.
Alshak düşündürücü bir noktaya değiniyor: "Hiç kimse sonuç çıktısına zaman taahhüdünü gerçekten haritalandırmadı. Hukuk ve muhasebe gibi meslekler, girdilerini (zamanlarını) anlamada en iyisidir, ancak yine de fiyatlandırma değeri ile mücadele eder. Öte yandan, danışmanlık ve finansal hizmetler gibi endüstriler değeri anlıyor ancak yaratımın gerçek maliyetinden habersizler." Bu kör nokta diğer endüstrilerde uzun süredir ele alınmaktadır, ancak küresel GSYİH'nın %50'sinden fazlasını temsil eden bilgi çalışmaları alanında tedarik zincirleri hiçbir zaman gerçekten ortaya çıkmamıştır.
Bu benzetme, beni imalat sanayisindeki dönüşüm sürecine düşündürüyor. Toyota'nın yalın üretim sistemi, üretim sektörünü devrim niteliğinde değiştirdi çünkü her aşamanın verimliliği ve israfları görünür hale geldi. Ancak bilgi işlerinde hala sanayi devrimi öncesi bir durumda bulunuyoruz - günlük işlerin içinde gizlenmiş olan, ölçülemeyen ve optimize edilemeyen büyük miktarda "stok" (tamamlanmamış görevler), "bekleme süreleri" (verimsiz toplantılar ve süreçler) ve "hatalar" (yeniden işlenmesi gereken belgeler) var.
Laurel'ın zaman akıllı platformu aslında bilgi işçileri için ilk gerçek "tedarik zinciri yönetim sistemi"ni oluşturuyor. Bu sistem sadece zamanı izlemekle kalmıyor, aynı zamanda iş akışlarını analiz ediyor, darboğazları tanımlıyor, kaynak taleplerini tahmin ediyor ve optimizasyon önerileri sunuyor. Bu yetenek, AI'nın büyük ölçekli dağıtımı bağlamında özellikle önemli hale geliyor, çünkü işletmeler AI araçlarının gerçek yatırım getirisini bilmek zorunda, belirsiz memnuniyet anketlerine dayanmak yerine.
Bu tür bir tedarik zinciri düşüncesindeki değişimin derin etkiler yaratacağına inanıyorum. Profesyonel hizmet kuruluşları, üreticilerin üretim hatlarını yönettiği gibi bilgi işlerini yönetmeye başladıklarında, şunları gerçekleştirebileceklerdir: Proje maliyetlerini ve sürelerini kesin bir şekilde tahmin etmek, hangi tür işlerin otomasyona en uygun olduğunu belirlemek, ekip yapılandırmasını ve iş dağılımını optimize etmek, proje sağlık durumunu gerçek zamanlı olarak izlemek ve zamanında ayarlamalar yapmak.
Bu, Laurel'in müşterilere %4-11 oranında kâr artışı sağlamasına neden olan durumu da açıklıyor. Bu sadece daha doğru zaman kaydı nedeniyle değil, aynı zamanda tedarik zinciri optimizasyonu yoluyla elde edilen sistematik verimlilik artışı nedeniyle. Bilgi işinin "üretim sürecini" görebildiğinizde, optimizasyon fırsatları net bir şekilde ortaya çıkar.
Yatırım perspektifinden bakıldığında, bu tedarik zinciri devriminin piyasa fırsatları muazzam. IVP'nin Ajay Vashee'si, "Profesyonel hizmetler, trilyonlarca dolarlık küresel ekonomik faaliyet temsil ediyor, ancak bu şirketler operasyonları sırasında temel kaynakları - zaman - üzerinde temel görünürlükten yoksun. Zaman zekası zorluklarını çözerek, Laurel daha geniş bir AI dönüşümü için bir platform oluşturdu." Bu sadece bir yazılım aracı değil, tüm sektörün dijital dönüşümünün altyapısı.
Kurucunun Zaman Felsefesi ve Misyon Odaklılığı
Alshak'ın kişisel hikayesini anlamak, Laurel'ın misyonunu daha derinlemesine kavramama yardımcı oldu. Bu sadece bir ticari proje değil, aynı zamanda kişisel deneyimlere derinden kök salmış bir misyon odaklı işletme.
Alshak, ölüm konusunu sıkça düşünmektedir. Bu biraz ağır bir konu gibi gelebilir ama sınırlı zamanın derin bir farkındalığı, Laurel'in temel ilkelerini şekillendiren şeydir. Şirketin AI sohbet arayüzü, "Mori" adıyla anılmaktadır; bu, Latince "memento mori" (ölümlü olduğunuzu unutmayın) ifadesine bir selamdır. Ölüm üzerine düşünmek olumsuz değildir; aksine, insanlara her dakikanın değerini takdir etmeleri için bir hatırlatmadır.
Beni en çok etkileyen, Alshak'ın annesiyle ilgili paylaştığı hikaye oldu. Laurel’in kuruluşu, annesinin hayatının sonuyla sıkı bir şekilde bağlantılıydı - annesi 2018 yılında şirketin tohum finansmanı aldığı haftalarda kanserden hayatını kaybetti. Alshak, "Hayatının son anlarında, onunla birlikte geçirilen bir dakika, başka herhangi bir şeyle geçirilen bir milyon dakikadan daha değerlidir. Bir zaman kaydı şirketi kurmadığımı, insanların 'Kendim istediğim gibi mi zaman geçiriyorum?' sorusunu anlamalarına yardımcı olacak bir şirket kurduğumu fark ettim."
Bu kişisel misyon duygusu, şirketin temel değerlerine dönüştü. Alshak, dünyanın bir "ayna"sı olmayı ve dünyaya bu gerçeği öğretmeyi umuyor: "Paralarımıza bu kadar önem veriyoruz ama zamanımıza bu kadar kayıtsızız. Bu, temelde tersine dönmüş bir çerçeve." 78 yıllık bir hayatı, 4000 haftalık bir süre varmış gibi yaşamak ve her dakikanın anlamlı olmasını sağlamak istiyor.
Bu zaman felsefesinin Laurel'ın ürün tasarımını derinden etkilediğini keşfettim. Şirketin Yunanca pun'ı oldukça ilginç: Alshak, Yunancada zamanı ifade eden iki kelime olduğunu belirtti - "chronos" (saat zamanı) ve "kairos" (algı zamanı). Laurel sadece chronos'u takip etmekle kalmıyor, aynı zamanda insanlara kairos'u optimize etmelerinde yardımcı oluyor - insanlara anlamlı işlerde zamanın doluluğunu hissettirmek için, etkisiz görevlerde zamanın geçişini hissettirmek yerine.
Bu misyona dayalı yaklaşım, şirketin uzun vadeli vizyonunda da kendini gösteriyor. Alshak, Laurel'in İngilizce kelime dağarcığından "Pazartesi'den Cuma'ya sabah dokuzdan akşam beşe" kavramını ortadan kaldırmasını istiyor. Gelecekteki dünyanın, insanların her gün üç ila dört saat çalışacağı, ancak şu andan iki ila üç kat daha fazla değer yaratacağına inanıyor. Bu, ütopyacı bir hayal değil, AI teknolojisinin gelişimine dayanan makul bir beklenti.
Bu görev bilincinin Laurel'in gerçek rekabet avantajı olduğunu düşünüyorum. Gitgide daha homojenleşen bir teknoloji sektöründe, gerçek farklılaşma genellikle kurucuların derin motivasyonlarından ve değerlerinden gelir. Şirketiniz sadece para kazanmak için değil, derinden önemsediğiniz bir sorunu çözmek için var olduğunda, bu tutku ürün, ekip ve müşteri deneyiminin her aşamasına yansır.
Çalışma ve değer yaratımının geleceğini yeniden tanımlamak
Laurel'ı araştırırken, daha büyük bir soruyu sürekli düşünüyordum: Bu zaman akıllı devrim tüm toplum için ne anlama geliyor? İş yapma şeklimizde köklü bir değişim eşiğinde olduğumuza inanıyorum.
Tarihsel açıdan bakıldığında, her büyük teknoloji devrimi, işin doğasını yeniden tanımlamıştır. Sanayi devrimi insanları tarımdan imalata yönlendirmiştir, bilgi devrimi ise bilgi işçiliği kavramını yaratmıştır. Şimdi, AI devrimi, gerçek anlamda değerli insan işinin ne olduğunu yeniden tanımlıyor. Laurel'in sağladığı veri içgörüleri, bu dönüşümü anlamamıza yardımcı olacak: Hangi işler otomatikleştirilmeli, hangi işler insanın benzersiz değerine ihtiyaç duymaktadır.
Hayal ettiğim gelecekteki iş sahnesi şöyle olabilir: Profesyoneller artık standart sözleşmelerin taslağını hazırlamak, mali raporları düzenlemek veya rutin raporlar hazırlamak gibi tekrar eden görevlere zaman harcamak zorunda kalmayacaklar. Bunun yerine, yaratıcılık, duygusal zeka ve stratejik muhakeme gerektiren yüksek değerli işlere odaklanacaklar. AI, bilgi toplama ve ilk analiz ile ilgilenecek, insanlar ise yorumlama, karar verme ve ilişki kurmaya odaklanacak.
Bu dönüşüm, profesyonel hizmetler sektöründeki iş modelleri üzerinde de derin bir etki yaratacaktır. Sabit ücret fiyatlandırması, saatlik ücretlendirmeyi ana akım haline getirecek, çünkü müşteriler süreçten ziyade sonuçlarla daha fazla ilgilenmektedir. Laurel'ın zaman verileri, firmaların farklı proje türlerinin gerçek maliyetlerini doğru bir şekilde tahmin etmelerine yardımcı olacak ve böylece sabit fiyatlı hizmetler sunma konusunda daha fazla güvenle hareket edebilecekler.
Bu tür bir dönüşümün toplumsal anlamını da gördüm. İşler daha verimli hale geldiğinde, insanlar kişisel gelişim, aile ilişkileri ve topluluk katılımı için daha fazla zaman bulacaklar. Bu sadece iş verimliliğinin artması değil, aynı zamanda yaşam kalitesinin iyileşmesidir. Alshak'ın dediği gibi, amaç insanların daha az zaman harcayarak daha fazla değer yaratabilmeleridir, ardından tasarruf edilen zamanı gerçekten önemli şeylere ayırmaktır.
Elbette, bu dönüşüm zorluklar da getirecek. Bazı geleneksel iş pozisyonları otomasyon ile yer değiştirilebilir ve bu da tüm sektörün yetenek geliştirme ve kariyer gelişim yollarını yeniden düşünmesini gerektirir. Ancak, bu dönüşümün nihayetinde daha anlamlı ve daha değerli iş fırsatları yaratacağına inanıyorum. Anahtar, bu değişikliğe proaktif bir şekilde uyum sağlamak, pasif bir şekilde devrim beklemek değil.
Yatırım açısından, Laurel sadece başarılı bir yazılım şirketini temsil etmekle kalmayıp, aynı zamanda tüm bilgi iş gücünün dijital dönüşümünün öncüsüdür. Oluşturdukları zaman zeka altyapısı, gelecekteki AI çağında işletme operasyonlarının vazgeçilmezi olacaktır. GV'nin Frederique Dame'in dediği gibi: "Laurel, bilgi iş gücü için kurumsal bir zeka katmanı oluşturuyor ve zaman kayıtlarını ürün giriş noktası olarak kullanıyor. Profesyonellerin zamanlarını nasıl geçirdiğini yakalayıp organize ederek, Laurel yeni bir veri türünü açığa çıkarıyor ve işi ölçülebilir, optimize edilebilir ve otomatikleştirilebilir hale getiriyor."
Bu temel altyapının değeri, AI teknolojisinin daha da gelişmesiyle sürekli artacaktır. Daha fazla işletme AI ajanları ve otomasyon araçları kullanmaya başladıkça, Laurel'ın zaman verileri bu yatırımların etkisini ölçmek için altın standart haline gelecektir. Bu sadece bir ürün fırsatı değil, aynı zamanda bir platform fırsatıdır.
Laurel'in geleceği konusunda umutluyum, çünkü sadece gerçek bir piyasa talebini karşılamakla kalmıyorlar, aynı zamanda zaman, çalışma ve yaşam değeri hakkında derin bir düşünce ortaya koyuyorlar. Bu giderek hızlanan dünyada, insanlara zamanı daha iyi anlama ve kullanma konusunda yardımcı olan şirketler, finansal getirileri aşan sosyal değerler yaratacaktır.
Sonunda, Laurel'in hikayesi bize en iyi girişim projelerinin genellikle kurucunun kişisel acı noktalarından ve derin bir misyona sahip olmasından kaynaklandığını anlatıyor. Teknolojik ilerlemelerle kişisel tutkunun birleştiği noktada, gerçekten dünyayı değiştiren şirketler yaratma olasılığı doğar. AI her şeyi yeniden şekillendirirken, hem teknik derinliğe hem de insani bir bakış açısına sahip olan Laurel gibi şirketler, ihtiyaç duyduğumuz yenilikçi güç olabilir.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Yurt dışında bu kadar niş bir AI alanı, 1 milyar dolar fon toplayabiliyor.
Yazan: Leo, Derin Düşünce Alanı
Hiç düşündün mü, neden imalat sektörü bir otomobilin üretim maliyetini tam olarak hesaplayabiliyor, perakende sektörü her bir ürünün stokunu hassas bir şekilde takip edebiliyor, ancak hukuk büroları, muhasebe firmaları ve danışmanlık şirketleri en önemli kaynakları olan insan zamanını tamamen bilmiyor? Bu soru beni uzun bir süre rahatsız etti, ta ki Laurel'in yeni tamamladığı 100 milyon dolarlık C serisi finansmanı öğrendim. Bu şirket, bilgi çalışanlarının zamanını görünür, ölçülebilir ve optimize edilebilir hale getirerek, değeri trilyonlarca dolara ulaşan bir sektörel sorunu AI ile çözmeye çalışıyor.
Derinlemesine araştırdıktan sonra, Laurel'ın sadece zaman izleme ile sınırlı olmadığını keşfettim. Küresel ilk AI zaman platformunu inşa ediyorlar ve kurucu Ryan Alshak'ın "zaman zekası zorluğu" olarak adlandırdığı sorunu çözmeye çalışıyorlar - bilgi tabanlı sektörlerin zaman yatırımlarını iş sonuçlarıyla doğru bir şekilde ilişkilendirememe sorunu. AI çağında, insan sermayesini nicelendirmenin ve anlamanın önemi "güzel bir ek" olmaktan çıkarak "hayati bir iş gereksinimi" haline geldi. Bu finansman turu IVP tarafından liderlik edildi, GV (Google Ventures) ve 01A katıldı, yeni yatırımcılar arasında DST Global, OpenAI'den Kevin Weil, Alexis Ohanian, GitHub CTO'su Vladimir Fedorov gibi tanınmış kişiler de yer alıyor.
Altı Dakikalık Defter Tutmanın Acısı ve Uyanışı
Sorunun kökeni, profesyonel hizmet sektörünün onlarca yıldır sürdürdüğü çalışma biçimlerine dayanıyor. Avukatlar, muhasebeciler ve danışmanlar, müşterilerin saatlik ücret ödeyebilmesi için çalışma sürelerini altı dakikalık dilimlere kaydetmek zorundalar. Ryan Alshak, avukatlık yaptığı dönemde bu acıyı derinden hissetti: "Yoğun bir Cumartesi akşamında, 500 müşteri için yemek yapan bir aşçı gibi hissediyorum, ama aynı zamanda kullandığım her malzemeyi kaydetmem isteniyor, bu iş akışı hem dikkat dağıtıcı hem de insani açıdan yetersiz."
Bu tür bir hayal kırıklığını anlıyorum. Hayal edin ki, karmaşık bir hukuki analiz tamamladınız ve düşünceleriniz en net durumda, ama ardından durup hatırlamanız gerekiyor: Kaynakları incelemek için ne kadar zaman harcadım? Bu notu yazmak ne kadar sürdü? Müşteriyle konuşurken nelerden bahsettik? Bu zorunlu kesintili çalışma durumu, sadece verimliliği etkilemekle kalmıyor, aynı zamanda profesyonellerin kendilerini bir fabrika işçisi gibi izleniyormuş gibi hissetmelerine neden oluyor, akıl hizmeti sunan uzmanlar değil.
Alshak'ın aydınlanma anı oldukça basit geldi: "Neden makineme işte ne yaptığımı söylemeliyim, neden makineme ne yapmam gerektiğini hatırlatmasına izin vermiyorum?" Bu basit görünen sorunun arkasında, avukatlar, muhasebeciler ve danışmanlar için aslında bir faturalandırma eksikliği sorunu olduğu konusunda sezgisel bir içgörü yatıyor; çünkü tamamlanmış birçok işi unutuyorlar. Alıcıların (şirketlerin) daha fazla kar elde etmesini sağlarken, kullanıcıların (profesyonellerin) zamanından tasarruf etmelerini sağlamak, bir şirket kurmanın mükemmel temelidir.
Bu acı noktası düşündüğümden çok daha yaygın. Laurel'ın verilerine göre, profesyoneller günde ortalama 28 dakikadan fazla faturalandırılabilir süreyi geri kazanabiliyor, bu süre daha önce kayıt eksiklikleri nedeniyle kaybedilmiş. Saatlik 375 dolarlık ortalama ücretlendirme standardına göre, bu her profesyonelin şirkete günde 175 dolar ek gelir sağlaması anlamına geliyor. Yüzlerce profesyoneli olan büyük firmalar için bu rakam oldukça şaşırtıcı.
AI'nin Zaman Takibini Yeniden Tanımlayan Dört Anahtarı
Laurel'ın çözümü oldukça sezgisel görünüyor, ancak gerçekte inşa etmek son derece karmaşık bir teknik zorluktur. Gerçekten uçtan uca zaman çizelgesi otomasyonu sağlamak için dört temel teknik sorunun çözülmesi gerektiğini öğrendim; her birinin oldukça yüksek bir teknik engeli var.
İlk zorluk, dijital ayak izinin izlenmesidir. Laurel, kullanıcıların kullandığı her dijital uygulama ile entegre olabilmelidir; Slack, Microsoft Outlook, Zoom gibi çeşitli iş araçları dahil. AI, profesyonellerin tüm çalışma faaliyetlerini farklı platformlarda "görebildiğinde" onların çalışma izlerini doğru bir şekilde yeniden oluşturabilir. Bu, kullanıcıların dijital iş ortamında, her tıklamayı, her belge düzenlemesini, her telefon görüşmesini kaydedebilen, her yerde bulunan ama tamamen hissedilmeyen bir izleme sistemi kurmak gibidir.
İkinci katman, AI uygulamalarının derin entegrasyonudur. Laurel, bu dijital izleri işlemek için çeşitli AI teknolojileri kullanmaktadır: veri kümeleme algoritmaları ilgili işleri sınıflandırır, makine öğrenimi modelleri işleri ilgili müşterilere ve projelere atar, üretken AI iş tanımları oluşturur ve son olarak işleri kodlama ve sınıflandırma için makine öğrenimi kullanır. Bu, basit bir ChatGPT arayüzü uygulamak değil, profesyonel hizmet iş akışını optimize etmek için özel olarak tasarlanmış bir AI sistemi inşa etmektir.
Üçüncü aşama, insan ve makine iş birliğinin ince dengesidir. Sistem, kullanıcılara bir taslak zaman çizelgesi oluşturur; kullanıcı içerik ekleyebilir, çıkarabilir veya düzenleyebilir. Bu "insan döngüsü" tasarımı hem doğruluğu garanti eder hem de AI'nın sürekli öğrenmesini ve gelişmesini sağlar. Kullanıcının her etkileşimi, sistemi daha akıllı hale getirir ve bu, pozitif bir döngü oluşturur.
Dördüncü adım, mevcut faturalama sistemi ile sorunsuz entegrasyondur. Kullanıcı takvimini onayladığında, sistem verileri otomatik olarak ofisin faturalama sistemine iletecek ve arka plan yönetim işlerini değiştirmeyecektir. Böylece, profesyonellerin çalışma deneyimi "takvim doldurmak" yerine "takvimi gözden geçirmek" haline gelir ve psikolojik yük büyük ölçüde azalır.
Tüm sürecin inceliği, kullanıcılara çalışma alışkanlıklarını değiştirmeleri için zorlamadan, arka planda sessizce çalışması ve sonunda kullanıcıdan yalnızca son onayı istemesidir. Bu tasarım felsefesi derin bir ürün düşüncesini yansıtır: En iyi teknoloji görünmez olmalıdır, karmaşık şeyleri basitleştirmeli ve kullanıcıya yeni öğrenme yükü eklememelidir.
Hukuk Teknolojisi Başarısızlarından AI Çağının Öncülerine
Laurel'ın başarısı kesintisiz olmadı, aslında tamamen bir yeniden doğuş yaşadı. Şirket, 2016 yılında "Time by Ping" adıyla kuruldu, ancak ilk birkaç yıl zorlu geçti. Alshak, iki ana sorunu açıkça kabul etti: hukuki sektöre aşırı odaklanma ve o dönemdeki doğal dil işleme teknolojisinin yeterince olgun olmaması.
Dönüm noktası 2022'de, Alshak'ın OpenAI GPT-3'e erken erişim izni aldığı zaman ortaya çıktı; cesur bir karar vererek tüm çalışmaları durdurdu ve ürünü tamamen yeniden yapılandırdı. Bu, girişimcilik dünyasında son derece nadir bir harekettir; çoğu insan size "asla yeniden inşa etmeyin, sürekli iterasyon yapın" diyecektir. Ancak Alshak, geleneksel bilgeliğe karşı bir yol seçti, bence bu gerçek girişimci ruhunu yansıtıyor - daha büyük bir vizyon için büyük riskler almaya istekli.
ChatGPT'in 2022'nin Kasım ayında piyasaya sürülmesiyle, tüm pazarın AI'ya olan algısı köklü bir değişim yaşadı. Alshak bu dönüşümü şöyle tanımlıyor: "Deli olarak görülen birisinden, şirketlerin yardım istemek için aradığı birine dönüştüm." Bu dramatik dönüşüm, şirketin son 24 ay içinde sıfırdan 26 milyon dolarlık sözleşme değerine patlama yapmasına neden oldu.
Laurel olarak adlandırmak sadece bir marka yenilemesi değil, aynı zamanda şirket kültürü ve temel değerlerin kapsamlı bir güncellenmesini temsil ediyor. Bu ismin seçimi de oldukça anlamlı: Alshak, zamansız bir his veren bir isim seçmek istiyor; tipik bir girişimci ismi değil, 1600'lerde, 2000'lerde ya da 4000'lerde geçerli olabilecek bir isim. "Laurel" (defne) antik Yunan döneminde şiir ve spor alanındaki başarıyı simgeliyordu, bu yüzden insanların zaman çizelgelerine baktıklarında korku ya da baskı yerine gurur duymalarını umuyor.
Bu yeniden doğuş hikayesi beni derinden etkiledi. Hızla değişen bir teknoloji ortamında, bazen en cesur seçimin mevcut rotayı sürdürmek değil, hataları kabul edip tamamen yön değiştirmek olduğunu gösteriyor. Laurel'in örneği, gerçek yeniliğin genellikle bu "her şeyi baştan yapma" kararlılığı ve cesareti gerektirdiğini kanıtlıyor.
Neden şimdi AI zaman yönetimi patlaması için mükemmel bir zaman?
Laurel'in bu noktada bu kadar büyük bir başarı elde etmesinin nedenlerini düşünüyorum, bunun üç ana faktörün mükemmel bir birleşimi ile ilgili olduğunu düşünüyorum: teknolojik olgunluk, piyasa eğitimi ve ticari aciliyet.
Teknik düzeydeki atılımlar temeldir. Geçtiğimiz yıllarda, büyük dil modellerinin yetenekleri karmaşık iş bağlamlarını doğru bir şekilde anlama seviyesine ulaştı. Bu sadece dil anlayışı değil, daha da önemlisi bu modellerin yüksek düzeydeki niyetleri somut, uygulanabilir adımlara ayırabilme yeteneğidir. "Müşteri ABC'nin birleşme ve devralma projesi için bir durum tespiti kontrol listesi hazırlamak" dediğimde, AI'nın bunun hangi hukuki alanları kapsadığını, hangi belge türlerini içermesi gerektiğini, ne kadar sürede tamamlanması gerektiğini anlaması gerekir. Bu tür ince ayrıntılı anlama yeteneği birkaç yıl önce mümkün değildi.
Pazar eğitiminin dönüşümü de bir o kadar kritik. ChatGPT'nin geniş çapta benimsenmesi, en muhafazakâr profesyonel hizmet kuruluşlarının bile AI teknolojisini kabul etmesine neden oldu. İlginç bir fenomen keşfettim: Geçmişte Alshak, 2018 ve 2019 yıllarında avukatlık bürolarına AI satışı yaparken, karşı taraf "Bulut bilişimin gelecekte olup olmadığından emin değiliz, AI'nın ne olduğunu da bilmiyoruz" diyordu. Ancak şimdi, aynı şirketler AI çözümlerini nasıl dağıtacaklarını sormak için kendiliğinden telefon açıyorlar. Bu pazar zihniyetindeki değişim, Laurel gibi şirketler için eşi benzeri görülmemiş fırsat pencereleri yarattı.
Ticari aciliyet, ekonomik ortamın değişiminden kaynaklanmaktadır. Ekonominin sıkılaştığı bir bağlamda, profesyonel hizmet kuruluşları daha önce görülmemiş verimlilik baskısı ile karşı karşıyadır. Müşteriler artık düşük verimliliğe para ödemek istemiyor, sabit ücretli fiyatlandırma modeli giderek yaygınlaşıyor, bu da büroların her bir hizmetin gerçek maliyetini kesin bir şekilde anlamasını gerektiriyor. IVP'nin Ajay Vashee'nin dediği gibi: "Sıkı bir ekonomide para satıyorsanız, birçok gürültüyü kesersiniz." Laurel, işlev satmıyor; somut kar artışı satıyor ve bu her ekonomik ortamda ikna edicidir.
Önemli ama göz ardı edilen bir faktör daha var: AI yatırım getirisi ölçümüne olan ihtiyaç. Şirketler önümüzdeki beş yıl içinde AI'ye 1 trilyon dolardan fazla yatırım yapmayı planlıyor, ancak bu yatırımların etkisini nasıl ölçecekleri hala bir kara kutu. Çoğu şirket anketlere veya kullanım oranlarına dayanarak proxy göstergeler kullanıyor, ancak bunlar yeterince doğru değil. Laurel'in zaman verisi platformu, AI etkisinin ölçümünü nicel ve doğrulanabilir bir şekilde sağlayabiliyor, bu da AI yatırım değerini hissedarlara kanıtlamak zorunda olan şirketler için son derece değerli.
Bu çoklu faktörlerin bir araya gelmesi, Laurel'in hızlı büyümesi için mükemmel koşulları yarattı. Verilere göre, son 12 ayda yıllık tekrarlayan gelirleri %300, kullanım oranları ise %500 arttı ve şu anda ABD, Birleşik Krallık, Avrupa Birliği, Avustralya ve Kanada'daki 100'den fazla önde gelen hukuk, muhasebe ve danışmanlık şirketi ile işbirliği yapıyorlar. Bu rakamların arkasında, bir sektörün köklü değişim baskısı altında toplu bir uyanışı yansıtıyor.
Müşteri Başarı Hikayelerinin Arkasındaki Derin Değer
Her zaman en iyi ürün doğrulamasının müşterilerin gerçek geri bildirimlerinden geldiğini düşündüm ve Laurel bu konuda etkileyici bir performans sergiliyor. Yatırımcı IVP'ye göre, bu, her müşterisinden tam 10 puan müşteri memnuniyeti puanı alan tek şirket. Ancak bu rakamların arkasındaki hikayeye daha fazla ilgi duyuyorum.
Ernst & Young'ün ortaklarından ve vergi dönüşüm lideri Matt Newnes'in geri bildirimi özellikle ikna edici: "Laurel'in zaman akıllılığı yöntemimizi nasıl dönüştürdüğünü bizzat deneyimledim. Geçmişteki manuel zaman kaydı ve girişi süreci şimdi büyük ölçüde teknolojik hale geldi. Laurel sadece çalışanlarımızın çalışma sürelerini daha kapsamlı bir şekilde kaydetmesine yardımcı olmakla kalmadı, aynı zamanda ekibimizin çalışma şeklini daha derinlemesine anlamamıza yardımcı oldu, bu da en iyi uygulamaları tanımlamamızı sağladı ve müşterilere en iyi sonuçları sunmamızı garantiledi. Bu, en etkili AI yatırımlarımızdan biri olduğunu kanıtladı."
Bu metin bana daha derin bir soruyu düşündürüyor: Zaman takibinin değeri yalnızca faturalamanın doğruluğunda değil, aynı zamanda çalışma biçimlerine dair içgörülerde yatıyor. Şirketler, verimli ve verimsiz çalışmalar arasındaki farkı net bir şekilde görebildiklerinde, en iyi uygulamaları standart hale getirip tüm ekibin performansını artırabilirler. Bu tür bir örgütsel öğrenmenin değeri, doğrudan gelir artışından daha önemli olabilir.
Reed Smith Global Hukuk Bürosu'nun Baş İnovasyon Sorumlusu David Cunningham'ın görüşleri de oldukça ilham verici: "Hukuk büroları AI ve sabit ücretlerin etkisini değerlendirirken, daha az çaba ile ayrıntılı zekaya ulaşmak, büro içindeki ve müşterileri için değeri yeniden tanımlamak açısından kritik öneme sahiptir." Buradaki anahtar kelime "ayrıntılı zeka" - kaba zaman istatistikleri değil, stratejik karar vermeyi yönlendirebilecek derin içgörüler.
Hesap firması GHJ'nin yönetici ortağı Tom Barry'nin sözleri beni etkiledi: "Bu platformdan ne kadar ticari içgörü elde edebileceğimizi biliyor musunuz? Şu anda gördüğümüz uzun vadeli bir oyun: bu sadece zaman takibi yapmamıza yardımcı olan bir araç değil." Bu araç düşüncesinden platform düşüncesine geçişin, Laurel'in gerçek rekabet avantajı olduğunu düşünüyorum.
Finansal verilere bakıldığında, Laurel'i kullanan müşteriler, büyük ölçüde profesyonel başına günlük 4 dakikalık ek faturalandırılabilir sürenin yanı sıra sipariş karşılama oranlarında %11-28'lik bir artış nedeniyle kârda %1-4'lik bir artış bildiriyor. Bu rakamlar, Dört Büyük muhasebe firması tarafından yapılan bağımsız denetimlerle doğrulanmıştır. Dahası, profesyoneller manuel zaman girişinde zamanlarının %80'inden tasarruf ederler, bu da iş geliştirme, ilişki yönetimi ve stratejik düşünme gibi yüksek değerli işlere odaklanmalarını sağlar.
Bu başarılı örnekler, bana daha büyük bir tablo gösterdi: Laurel sadece zaman takip sorununu çözmekle kalmıyor, aynı zamanda profesyonel hizmetlerin çalışma şeklinin yeniden tanımlanmasını sağlıyor. Zaman görünür ve optimize edilebilir hale geldiğinde, tüm sektörün verimliliği ve değer yaratma kapasitesi köklü bir şekilde artacaktır.
Zaman Takibinden Zaman Zekasına Üç Aşamalı Vizyon
Laurel'ü araştırırken, Alshak'ın net bir üç aşamalı stratejik vizyona sahip olduğunu fark ettim, bu uzun vadeli düşünme beni etkiledi. Bu basit bir ürün yol haritası değil, tüm bilgi işçiliğinin geleceğine dair derin bir düşünce.
Birinci aşama, makinelerin insanlardan daha etkili ve daha doğru bir şekilde zamanı kaydedebileceğini kanıtlamaktır. Bu aşamanın anahtarı, zamanı kaydetmek zorunda olan sektörleri doğru bir şekilde hedeflemektir; örneğin hukuk, muhasebe ve danışmanlık gibi sektörler. Bu sektörlerin mevcut iş akışları, yüksek uygulama baskısı (zaman kaydedilmeden işin korunamayacağı) ve otomasyon sağlandığında belirgin bir yatırım getirisi vardır. Bu nedenle Laurel, doğrudan tüm bilgi çalışanlarına yönelmek yerine profesyonel hizmetlerden başlamayı seçti.
İkinci aşama daha iddialı: Makine öncelikli olarak üretilen zaman verilerini kullanarak, bu sektörlerin zamanla ücretlendirmeyi bırakıp, sonuçlara dayalı ücretlendirmeye geçmesini sağlamak. Alshak, Charlie Munger'ın sözünü alıntı yapıyor: "Bana teşvik mekanizmasını söyle, ben de sana davranışı söyleyeyim." ABD GSYİH'sinin %20'sini oluşturan sektörlerin teşvik mekanizmalarını yeniden tasarlayabileceğine inanıyor ve bunların üretim faaliyetlerini durdurarak, verimli sonuçlar üretmeye başlamasını sağlayabileceğini düşünüyor. Girdi odaklı bir modelden çıktı odaklı bir modele geçiş, profesyonel hizmetler sektörünün iş modelini tamamen değiştirebilir.
Üçüncü aşama en iddialı olanıdır: Sonuçlara dayalı bir dünyada bile, insanların kendilerine "Zamanımı kaldıraç etkisi olan şeylere harcıyor muyum?" sorusunu sormak için zaman yatırımlarını anlamaları gerekir. Bu aşamanın hedefi, zaman verisinin değerini tüm işletme organizasyonlarına genişletmek, her bilgi çalışanının zaman dağılımını anlamasına ve optimize etmesine yardımcı olmaktır.
Bu vizyonun temel istatistikleri düşündürücü: Ortalama bir bilgi çalışanı günde 9 saat çalışıyor, ancak yalnızca 3 saat kaldıraç değeri yaratıyor. Bu, 6 saatin israf edildiği anlamına geliyor - 3 saat AI ajanının yapması gereken işleri yapmakla, diğer 3 saat ise insanların asla yapmaması gereken işleri yapmakla geçiyor. Küresel bilgi çalışanı sayısı göz önüne alındığında, bu, insanların artık yapmasına gerek olmayan görevlerde 64 milyar yıl zamanın israfına eşdeğer. İşte Laurel'in fırsat alanı.
Bu düşünme şeklinin ilham verici olduğunu düşünüyorum. Birçok girişim, mevcut sorunları çözmeye odaklanıyor, ancak Laurel, mevcut sorunları çözerken aynı zamanda gelecekteki olasılıkların altyapısını da yaratıyor. Zaman verileri sadece daha iyi faturalama için değil, aynı zamanda insan iş gücünü anlama ve optimize etmenin temelidir. AI çağında, bu anlayış daha da önemli hale geliyor, çünkü hangi işlerin makinelere, hangi işlerin insanın benzersiz değerine bırakılması gerektiğini bilmemiz gerekiyor.
AI Çağı Profesyonel Hizmetlerin Tedarik Zinciri Devrimi
Laurel'ı derinlemesine incelediğimde, gerçekten ilginç bir benzetme keşfettim: aslında bilgi çalışmaları için "tedarik zinciri görünürlüğü" inşa ediyorlar. Bu kavram, sektöre dair tamamen yeni bir anlayış geliştirmemi sağladı.
Alshak düşündürücü bir noktaya değiniyor: "Hiç kimse sonuç çıktısına zaman taahhüdünü gerçekten haritalandırmadı. Hukuk ve muhasebe gibi meslekler, girdilerini (zamanlarını) anlamada en iyisidir, ancak yine de fiyatlandırma değeri ile mücadele eder. Öte yandan, danışmanlık ve finansal hizmetler gibi endüstriler değeri anlıyor ancak yaratımın gerçek maliyetinden habersizler." Bu kör nokta diğer endüstrilerde uzun süredir ele alınmaktadır, ancak küresel GSYİH'nın %50'sinden fazlasını temsil eden bilgi çalışmaları alanında tedarik zincirleri hiçbir zaman gerçekten ortaya çıkmamıştır.
Bu benzetme, beni imalat sanayisindeki dönüşüm sürecine düşündürüyor. Toyota'nın yalın üretim sistemi, üretim sektörünü devrim niteliğinde değiştirdi çünkü her aşamanın verimliliği ve israfları görünür hale geldi. Ancak bilgi işlerinde hala sanayi devrimi öncesi bir durumda bulunuyoruz - günlük işlerin içinde gizlenmiş olan, ölçülemeyen ve optimize edilemeyen büyük miktarda "stok" (tamamlanmamış görevler), "bekleme süreleri" (verimsiz toplantılar ve süreçler) ve "hatalar" (yeniden işlenmesi gereken belgeler) var.
Laurel'ın zaman akıllı platformu aslında bilgi işçileri için ilk gerçek "tedarik zinciri yönetim sistemi"ni oluşturuyor. Bu sistem sadece zamanı izlemekle kalmıyor, aynı zamanda iş akışlarını analiz ediyor, darboğazları tanımlıyor, kaynak taleplerini tahmin ediyor ve optimizasyon önerileri sunuyor. Bu yetenek, AI'nın büyük ölçekli dağıtımı bağlamında özellikle önemli hale geliyor, çünkü işletmeler AI araçlarının gerçek yatırım getirisini bilmek zorunda, belirsiz memnuniyet anketlerine dayanmak yerine.
Bu tür bir tedarik zinciri düşüncesindeki değişimin derin etkiler yaratacağına inanıyorum. Profesyonel hizmet kuruluşları, üreticilerin üretim hatlarını yönettiği gibi bilgi işlerini yönetmeye başladıklarında, şunları gerçekleştirebileceklerdir: Proje maliyetlerini ve sürelerini kesin bir şekilde tahmin etmek, hangi tür işlerin otomasyona en uygun olduğunu belirlemek, ekip yapılandırmasını ve iş dağılımını optimize etmek, proje sağlık durumunu gerçek zamanlı olarak izlemek ve zamanında ayarlamalar yapmak.
Bu, Laurel'in müşterilere %4-11 oranında kâr artışı sağlamasına neden olan durumu da açıklıyor. Bu sadece daha doğru zaman kaydı nedeniyle değil, aynı zamanda tedarik zinciri optimizasyonu yoluyla elde edilen sistematik verimlilik artışı nedeniyle. Bilgi işinin "üretim sürecini" görebildiğinizde, optimizasyon fırsatları net bir şekilde ortaya çıkar.
Yatırım perspektifinden bakıldığında, bu tedarik zinciri devriminin piyasa fırsatları muazzam. IVP'nin Ajay Vashee'si, "Profesyonel hizmetler, trilyonlarca dolarlık küresel ekonomik faaliyet temsil ediyor, ancak bu şirketler operasyonları sırasında temel kaynakları - zaman - üzerinde temel görünürlükten yoksun. Zaman zekası zorluklarını çözerek, Laurel daha geniş bir AI dönüşümü için bir platform oluşturdu." Bu sadece bir yazılım aracı değil, tüm sektörün dijital dönüşümünün altyapısı.
Kurucunun Zaman Felsefesi ve Misyon Odaklılığı
Alshak'ın kişisel hikayesini anlamak, Laurel'ın misyonunu daha derinlemesine kavramama yardımcı oldu. Bu sadece bir ticari proje değil, aynı zamanda kişisel deneyimlere derinden kök salmış bir misyon odaklı işletme.
Alshak, ölüm konusunu sıkça düşünmektedir. Bu biraz ağır bir konu gibi gelebilir ama sınırlı zamanın derin bir farkındalığı, Laurel'in temel ilkelerini şekillendiren şeydir. Şirketin AI sohbet arayüzü, "Mori" adıyla anılmaktadır; bu, Latince "memento mori" (ölümlü olduğunuzu unutmayın) ifadesine bir selamdır. Ölüm üzerine düşünmek olumsuz değildir; aksine, insanlara her dakikanın değerini takdir etmeleri için bir hatırlatmadır.
Beni en çok etkileyen, Alshak'ın annesiyle ilgili paylaştığı hikaye oldu. Laurel’in kuruluşu, annesinin hayatının sonuyla sıkı bir şekilde bağlantılıydı - annesi 2018 yılında şirketin tohum finansmanı aldığı haftalarda kanserden hayatını kaybetti. Alshak, "Hayatının son anlarında, onunla birlikte geçirilen bir dakika, başka herhangi bir şeyle geçirilen bir milyon dakikadan daha değerlidir. Bir zaman kaydı şirketi kurmadığımı, insanların 'Kendim istediğim gibi mi zaman geçiriyorum?' sorusunu anlamalarına yardımcı olacak bir şirket kurduğumu fark ettim."
Bu kişisel misyon duygusu, şirketin temel değerlerine dönüştü. Alshak, dünyanın bir "ayna"sı olmayı ve dünyaya bu gerçeği öğretmeyi umuyor: "Paralarımıza bu kadar önem veriyoruz ama zamanımıza bu kadar kayıtsızız. Bu, temelde tersine dönmüş bir çerçeve." 78 yıllık bir hayatı, 4000 haftalık bir süre varmış gibi yaşamak ve her dakikanın anlamlı olmasını sağlamak istiyor.
Bu zaman felsefesinin Laurel'ın ürün tasarımını derinden etkilediğini keşfettim. Şirketin Yunanca pun'ı oldukça ilginç: Alshak, Yunancada zamanı ifade eden iki kelime olduğunu belirtti - "chronos" (saat zamanı) ve "kairos" (algı zamanı). Laurel sadece chronos'u takip etmekle kalmıyor, aynı zamanda insanlara kairos'u optimize etmelerinde yardımcı oluyor - insanlara anlamlı işlerde zamanın doluluğunu hissettirmek için, etkisiz görevlerde zamanın geçişini hissettirmek yerine.
Bu misyona dayalı yaklaşım, şirketin uzun vadeli vizyonunda da kendini gösteriyor. Alshak, Laurel'in İngilizce kelime dağarcığından "Pazartesi'den Cuma'ya sabah dokuzdan akşam beşe" kavramını ortadan kaldırmasını istiyor. Gelecekteki dünyanın, insanların her gün üç ila dört saat çalışacağı, ancak şu andan iki ila üç kat daha fazla değer yaratacağına inanıyor. Bu, ütopyacı bir hayal değil, AI teknolojisinin gelişimine dayanan makul bir beklenti.
Bu görev bilincinin Laurel'in gerçek rekabet avantajı olduğunu düşünüyorum. Gitgide daha homojenleşen bir teknoloji sektöründe, gerçek farklılaşma genellikle kurucuların derin motivasyonlarından ve değerlerinden gelir. Şirketiniz sadece para kazanmak için değil, derinden önemsediğiniz bir sorunu çözmek için var olduğunda, bu tutku ürün, ekip ve müşteri deneyiminin her aşamasına yansır.
Çalışma ve değer yaratımının geleceğini yeniden tanımlamak
Laurel'ı araştırırken, daha büyük bir soruyu sürekli düşünüyordum: Bu zaman akıllı devrim tüm toplum için ne anlama geliyor? İş yapma şeklimizde köklü bir değişim eşiğinde olduğumuza inanıyorum.
Tarihsel açıdan bakıldığında, her büyük teknoloji devrimi, işin doğasını yeniden tanımlamıştır. Sanayi devrimi insanları tarımdan imalata yönlendirmiştir, bilgi devrimi ise bilgi işçiliği kavramını yaratmıştır. Şimdi, AI devrimi, gerçek anlamda değerli insan işinin ne olduğunu yeniden tanımlıyor. Laurel'in sağladığı veri içgörüleri, bu dönüşümü anlamamıza yardımcı olacak: Hangi işler otomatikleştirilmeli, hangi işler insanın benzersiz değerine ihtiyaç duymaktadır.
Hayal ettiğim gelecekteki iş sahnesi şöyle olabilir: Profesyoneller artık standart sözleşmelerin taslağını hazırlamak, mali raporları düzenlemek veya rutin raporlar hazırlamak gibi tekrar eden görevlere zaman harcamak zorunda kalmayacaklar. Bunun yerine, yaratıcılık, duygusal zeka ve stratejik muhakeme gerektiren yüksek değerli işlere odaklanacaklar. AI, bilgi toplama ve ilk analiz ile ilgilenecek, insanlar ise yorumlama, karar verme ve ilişki kurmaya odaklanacak.
Bu dönüşüm, profesyonel hizmetler sektöründeki iş modelleri üzerinde de derin bir etki yaratacaktır. Sabit ücret fiyatlandırması, saatlik ücretlendirmeyi ana akım haline getirecek, çünkü müşteriler süreçten ziyade sonuçlarla daha fazla ilgilenmektedir. Laurel'ın zaman verileri, firmaların farklı proje türlerinin gerçek maliyetlerini doğru bir şekilde tahmin etmelerine yardımcı olacak ve böylece sabit fiyatlı hizmetler sunma konusunda daha fazla güvenle hareket edebilecekler.
Bu tür bir dönüşümün toplumsal anlamını da gördüm. İşler daha verimli hale geldiğinde, insanlar kişisel gelişim, aile ilişkileri ve topluluk katılımı için daha fazla zaman bulacaklar. Bu sadece iş verimliliğinin artması değil, aynı zamanda yaşam kalitesinin iyileşmesidir. Alshak'ın dediği gibi, amaç insanların daha az zaman harcayarak daha fazla değer yaratabilmeleridir, ardından tasarruf edilen zamanı gerçekten önemli şeylere ayırmaktır.
Elbette, bu dönüşüm zorluklar da getirecek. Bazı geleneksel iş pozisyonları otomasyon ile yer değiştirilebilir ve bu da tüm sektörün yetenek geliştirme ve kariyer gelişim yollarını yeniden düşünmesini gerektirir. Ancak, bu dönüşümün nihayetinde daha anlamlı ve daha değerli iş fırsatları yaratacağına inanıyorum. Anahtar, bu değişikliğe proaktif bir şekilde uyum sağlamak, pasif bir şekilde devrim beklemek değil.
Yatırım açısından, Laurel sadece başarılı bir yazılım şirketini temsil etmekle kalmayıp, aynı zamanda tüm bilgi iş gücünün dijital dönüşümünün öncüsüdür. Oluşturdukları zaman zeka altyapısı, gelecekteki AI çağında işletme operasyonlarının vazgeçilmezi olacaktır. GV'nin Frederique Dame'in dediği gibi: "Laurel, bilgi iş gücü için kurumsal bir zeka katmanı oluşturuyor ve zaman kayıtlarını ürün giriş noktası olarak kullanıyor. Profesyonellerin zamanlarını nasıl geçirdiğini yakalayıp organize ederek, Laurel yeni bir veri türünü açığa çıkarıyor ve işi ölçülebilir, optimize edilebilir ve otomatikleştirilebilir hale getiriyor."
Bu temel altyapının değeri, AI teknolojisinin daha da gelişmesiyle sürekli artacaktır. Daha fazla işletme AI ajanları ve otomasyon araçları kullanmaya başladıkça, Laurel'ın zaman verileri bu yatırımların etkisini ölçmek için altın standart haline gelecektir. Bu sadece bir ürün fırsatı değil, aynı zamanda bir platform fırsatıdır.
Laurel'in geleceği konusunda umutluyum, çünkü sadece gerçek bir piyasa talebini karşılamakla kalmıyorlar, aynı zamanda zaman, çalışma ve yaşam değeri hakkında derin bir düşünce ortaya koyuyorlar. Bu giderek hızlanan dünyada, insanlara zamanı daha iyi anlama ve kullanma konusunda yardımcı olan şirketler, finansal getirileri aşan sosyal değerler yaratacaktır.
Sonunda, Laurel'in hikayesi bize en iyi girişim projelerinin genellikle kurucunun kişisel acı noktalarından ve derin bir misyona sahip olmasından kaynaklandığını anlatıyor. Teknolojik ilerlemelerle kişisel tutkunun birleştiği noktada, gerçekten dünyayı değiştiren şirketler yaratma olasılığı doğar. AI her şeyi yeniden şekillendirirken, hem teknik derinliğe hem de insani bir bakış açısına sahip olan Laurel gibi şirketler, ihtiyaç duyduğumuz yenilikçi güç olabilir.